线性回归

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分类与回归算法（二） - 线性回归线性回归的本质是构建特征与目标值之间的线性关系模型，通过学习数据中的规律，实现对连续数值的预测。举个生活中的例子：假设我们想预测“房屋售价”（目标值），影响售价的因素可能有“房屋面积”“卧室数量”“楼层”（特征）。线性回归会假设这些特征与售价呈线性关系，最终得到一个类似这样的公式：房屋售价 = 0.8×面积 + 0.3×卧室数量 + 0.1×楼层 + 50 其中，“0.8、0.3、0.1”是特征的“权重”（表示该特征对目标值的影响程度），“50”是“截距”（基础价格）。通过这个公式，输入新房屋的特征，就

回归问题——相关误差指标数学概念详解以及sklearn.metrics相关方法yiy_iyi 代表第i个真实值 yˉ\bar{y}yˉ 代表真实值的平均值 yi^\hat{y_i}yi^ 代表第i个预测值

机器学习-回归分析之一元线性回归当研究某一现象时，如果主要关注的是一个自变量（X）对一个因变量（Y）的影响，并且两者具有较强的线性相关关系，可采用一元线性回归模型（Simple Linear Regression Model）。

机器学习中的Hello World：线性回归（一）第一章数学基础（一）导数、偏导数、方向导数与梯度第二章数学基础（二）向量、矩阵、行列式与线性变换第三章机器学习中的Hello World：线性回归（一）

重生归来，我要成功 Python 高手--day31 线性回归线性回归：定义：利用回归方程（函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间的关系进行建模的一种分析方式

神经学习（4）神经网络的向量化实现与TensorFlow训练流程神经网络的核心思想是“输入 → 线性变换 → 激活函数 → 输出”。例如在一个简单的两层神经网络中：其中：

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LeetCode算法日记 - Day 82: 环形子数组的最大和目录1. 环形子数组的最大和1.1 题目解析1.2 解法1.3 代码实现https://leetcode.cn/problems/maximum-sum-circular-subarray/

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LeetCode算法日记 - Day 84: 乘积为正数的最长子数组长度目录1. 乘积为正数的最长子数组长度1.1 题目解析1.2 解法1.3 代码实现https://leetcode.cn/problems/maximum-length-of-subarray-with-positive-product/description/

机器学习（9）正则化在多特征模型中（例如多项式回归），当特征数量较多时，模型容易过拟合（Overfitting）。为此我们可以在代价函数中加入一个正则化项（Regularization Term），用于“惩罚”过大的参数，使模型更加平滑、泛化性更强。

机器学习（8）梯度下降的实现与过拟合问题在训练模型时，我们的目标是最小化代价函数（Cost Function）。梯度下降是一种常用的优化算法，通过不断调整参数 w,b，让代价函数 J(w,b) 逐渐逼近最小值。

线性回归算法线性回归的核心假设：因变量与自变量之间存在线性关系，即通过线性组合拟合数据分布。当自变量只有1个时（记为xxx），因变量（记为yyy）的线性关系可表示为： y=wx+b+ε y = wx + b + \varepsilon y=wx+b+ε 其中：

Python机器学习---1.数据类型和算法：线性回归数据类型：如需分析数据，了解我们要处理的数据类型非常重要。我们可以将数据类型分为三种主要类别：数值（Numerical）：数据是数字，可以分为两种数值类别:

【机器学习07】激活函数精讲、Softmax多分类与优化器进阶视频链接吴恩达机器学习p57-69激活函数是神经网络的核心组成部分，它为模型引入了非线性表达能力，这是神经网络能够学习复杂模式的基础。

机器学习（2）线性回归和代价函数线性回归（Linear Regression）是一种典型的监督学习（Supervised Learning）方法。它通过给定带有正确答案（标签）的训练数据，学习输入特征与输出目标之间的线性关系。

【机器学习06】神经网络的实现、训练与向量化视频链接吴恩达机器学习p47-56在上一篇文章中，我们从理论上了解了神经网络的结构。现在，我们将进入激动人心的实践环节，学习如何使用目前业界最主流的深度学习框架之一——TensorFlow，来高效地构建、训练并使用一个神经网络。

【机器学习01】监督学习、无监督学习、线性回归、代价函数视频链接吴恩达机器学习p1-p9什么是监督学习（Supervised learning）呢？简单来说，监督学习就是我们给算法一个数据集，其中包含了“正确答案”。算法的任务就是学习输入与输出之间的映射关系，以便对新的、未知的数据进行预测。

【MATLAB例程】基于USBL和DVL的线性回归误差补偿，对USBL和DVL导航数据进行相互补偿，提高定位精度，附代码下载链接本文所展示的程序通过线性回归（Linear Regression）和基于方差的最优加权融合的方法，对水下常用的两种导航传感器——**超短基线定位系统（USBL）和多普勒计程仪（DVL）**的测量数据进行相互补偿和优化，以提高水下定位的精度。

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神经网络实验3-线性回归

ML4T - 第7章第8节利用LR预测股票价格走势Predicting stock price moves with Logistic Regression目录一、Load Data 加载数据二、Define cross-validation parameters 定义交叉验证参数